一种基于深度学习的电弧增材制造焊缝缺陷检测方法

本发明提供了一种基于深度学习的电弧增材制造焊缝缺陷检测方法，涉及图像识别技术领域，包括：在其颈部网络Neck中加入了轻量化高效注意力机制和特征融合金字塔网络，用于对主干网络提取的特征进行增强和融合。其次，将网络中的部分卷积改为二维卷积，并利用反卷积增强模型多尺度目标检测性能。最后设计一种新型的特征交互检测头NFIDH提高模型学习和选择缺陷特征的能力，同时减少了模型的参数量和计算量，使其性能达到更优。本发明可以更为快速且准确的检测与识别焊缝表面缺陷。